Android内存泄露分析工具LeakCanary

本文介绍如何使用LeakCanary进行Android应用的内存泄漏检测。通过在Application中初始化LeakCanary并正确处理static变量,可以有效发现并解决内存泄漏问题。

转载:http://blog.youkuaiyun.com/android_zhengyongbo/article/details/69951010

添加依赖

  compile 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android:1.5'

在Application中初始化添加下面代码
正式发布的时候注销下面代码

  if (LeakCanary.isInAnalyzerProcess(this)) {
            // This process is dedicated to LeakCanary for heap analysis.
            // You should not init your app in this process.
            return;
        }
        LeakCanary.install(this);

ok这样已经可以用了,在安装你的App的时候桌面还会出现一个Leaks的App,里面有内存泄露的日志,可以查看并且解决问题。

如果有static变量造成的泄露可以在onDestory方法中设置为null

例如:
@Override
protected void onDestroy() {
    // TODO Auto-generated method stub
    super.onDestroy();
    if(mStatic!=null){
        mStatic=null;
    }
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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